پی سی دانلود - پایتون

این دوره آموزشی جامع و مبتدی، به علاقه‌مندان کمک می‌کند تا با بهره‌گیری از قدرت هوش مصنوعی، دستیار هوش مصنوعی خود را بسازند. این مسیر آموزشی گام‌به‌گام، از درک اصول اولیه شروع شده و تا استقرار یک دستیار هوش مصنوعی کاملاً کاربردی ادامه می‌یابد که می‌توان آن را در رزومه نمایش داد یا حتی از طریق آن کسب درآمد کرد. در دنیای فناوری که با سرعت در حال تحول است، دستیارهای هوش مصنوعی شیوه تعامل ما با تکنولوژی و حل مسائل را تغییر می‌دهند. این دوره، فرآیند ساخت این ابزارهای قدرتمند را برای همه، حتی کسانی که هیچ تجربه قبلی برنامه‌نویسی ندارند، ساده و قابل دسترس می‌سازد. شرکت‌کنندگان با اصول اولیه برنامه‌نویسی پایتون که به طور خاص برای توسعه هوش مصنوعی طراحی شده، کار را آغاز می‌کنند تا قبل از ورود به مفاهیم پیشرفته‌تر، یک پایه محکم بسازند. در طول این تجربه آموزشی فراگیر، شرکت‌کنندگان بر Streamlit، یک چارچوب انقلابی که امکان ساخت اپلیکیشن‌های وب زیبا برای دستیار هوش مصنوعی را بدون نیاز به یادگیری پیچیدگی‌های توسعه وب فراهم می‌کند، تسلط خواهند یافت. آنها همچنین کشف خواهند کرد که چگونه مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته را از طریق APIها یکپارچه کنند، رابط‌های کاربری بصری طراحی کنند و ویژگی‌های پیشرفته‌ای را پیاده‌سازی نمایند که باعث برجسته شدن دستیارشان خواهد شد.
در دوره آموزشی Build Your Own AI Assistant with Streamlit From Zero to Hero با نحوه ساخت و استقرار یک دستیار هوش مصنوعی با استفاده از پایتون و چارچوب Streamlit آشنا خواهید شد.

این دوره جامع، شرکت‌کنندگان را از اصول اولیه MongoDB به سمت پایگاه‌های داده وکتور پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی هدایت می‌کند. این دوره برای افراد مبتدی و علاقه‌مندانی که می‌خواهند تکنیک‌های پایگاه داده مدرن و ادغام هوش مصنوعی را فرا بگیرند، بسیار مناسب است. در طول دوره، شرکت‌کنندگان با ابزارهای مختلفی از جمله MongoDB Shell، Compass، PyMongo، و MongoDB Atlas کار خواهند کرد و با مفاهیم پایگاه داده وکتور، جستجوهای متنی، و تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند Pipeline Aggregation آشنا می‌شوند. آنها همچنین به صورت عملی با LangChain و OpenAI LLMs کار می‌کنند تا یاد بگیرند چگونه متن تولید کرده و از OpenAI Embeddings استفاده کنند. این دوره به صورت عملی طراحی شده و با ارائه منابعی مانند نوت‌بوک‌های کامل ژوپیتر، دیتاست‌های نمونه، فایل‌های پیکربندی، و کدهای شروع، یادگیری را تسهیل می‌کند. تمرین‌های عملی و راه‌حل‌های مربوط به آنها نیز ارائه شده است تا شرکت‌کنندگان بتوانند مهارت‌های خود را تقویت کنند. یکی از بخش‌های کلیدی این دوره، آموزش ساخت سیستم‌های RAG (تولید مبتنی بر بازیابی) است که در آن‌ها پایگاه‌های داده سنتی با فناوری‌های هوش مصنوعی در MongoDB Atlas ترکیب می‌شوند. به طور کلی، این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا مهارت‌های لازم برای کار با پایگاه‌های داده مدرن و فناوری‌های هوش مصنوعی مرتبط را کسب کنند.
در دوره آموزشی MongoDB Atlas Vector Database: Zero to Advanced with Python با پایگاه داده MongoDB و تکنیک‌های پیشرفته آن، از جمله پایگاه داده وکتور، و همچنین ادغام آن با هوش مصنوعی و ابزارهای مرتبط آشنا خواهید شد.

زمانی که تیم‌ها با مدل‌های یادگیری ماشین کار می‌کنند، تغییر ویژگی‌ها، مجموعه‌داده‌های مختلف، الگوریتم‌های جدید و منابع محاسباتی منحصربه‌فرد، همگی بر عملکرد یک مدل یادگیری ماشین تأثیر می‌گذارند. پیگیری تمام این موارد می‌تواند پیچیده باشد. با ابزارهایی مانند DVC، MLFlow و AWS، می‌توان این چالش را برطرف کرد. Milecia McGregor، متخصص نرم‌افزار با یک دهه تجربه در حوزه‌های مختلف فناوری، نحوه استفاده از ابزارهای MLOps را برای بهبود یادگیری ماشین و خودکارسازی برخی از مراحل فرآیند نمایش می‌دهد. Milecia McGregor دارای مدرک کارشناسی ارشد در مهندسی مکانیک و هوافضا است و در زمینه یادگیری ماشین برای رابط‌های انسان و کامپیوتر در وسایل نقلیه خودران فعالیت داشته است. او در حوزه‌های مختلفی از جمله توسعه فرانت‌اند و بک‌اند، علم داده، رباتیک، DevOps، امنیت سایبری، واقعیت مجازی و سایر زمینه‌ها کار کرده است. Milecia در پروژه‌هایی مانند Mozilla VPN و برنامه‌هایی که با سیگنال‌های مغزی کار می‌کنند، مشارکت داشته است. او همچنین یک سخنران بین‌المللی در جامعه فناوری است و در مورد موضوعات مختلفی در چندین زبان برنامه‌نویسی سخنرانی می‌کند. تجربیات گسترده او در حوزه‌های مختلف فناوری، از جمله تجربه عملی با سیستم‌های پیچیده و داده‌های حساس، او را به فردی ایده‌آل برای آموزش این ابزارها تبدیل کرده است. در این دوره، او دانش عملی خود را به اشتراک می‌گذارد تا به شرکت‌کنندگان کمک کند تا چالش‌های مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین را به طور موثرتری حل کنند و فرآیند توسعه و استقرار را بهینه‌سازی کنند. این دوره بر رویکردهای عملی تمرکز دارد و شرکت‌کنندگان را با مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی MLOps در پروژه‌های خود آشنا می‌کند.
در دوره آموزشی Learn MLOps for Machine Learning با ابزارها و روش‌های بهبود و خودکارسازی فرآیندهای یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

Wing Pro محیط توسعه یکپارچه برای برنامه نویسی به زبان پایتون است. این برنامه دو قابلیت ویرایش هوشمند و عیب یابی قدرتمند کدها را به کار گرفته تا از این طریق امکان کد نویسی سریع و دقیق را به برنامه نویسان و کاربران عرضه کند. این نرم افزار توانایی کار با Python 2.x و Python 3.x را داراست و به علاوه می توان آن را به همراه Django ،matplotlib ،Zope ،Plone ،App Engine ،PyQt ،PySide ،wxPython ،PyGTK ،Tkinter ،mod_wsgi ،pygame ،Maya ،MotionBuilder ،NUKE ،Blender و سایر محیط های برنامه نویسی پایتون به کار گرفت.

این دوره به معرفی فناوری اتوماسیون Ansible از طریق مثال‌های کاربردی در دنیای واقعی می‌پردازد. امروزه، هر واحد IT موفق برای مدیریت سرورهای فیزیکی (bare metal servers)، ماشین‌های مجازی (virtual machines)، فضای ابری (cloud)، کانتینرها (containers) و رایانش لبه (edge computing) به اتوماسیون نیاز دارد. این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا مسیر حرفه‌ای خود در حوزه IT را با فناوری اتوماسیون Ansible تسهیل کنند. مدرس دوره، گام به گام و با ارائه مثال‌های متعدد، نحوه انجام رایج‌ترین وظایف یک مدیر سیستم را آموزش می‌دهد. هر یک از بیش از ۶۰ درس این دوره، یک Ansible module را به طور خلاصه معرفی می‌کند که شرکت‌کنندگان می‌توانند در مسیر کاری خود از آن استفاده کنند. از مهم‌ترین پارامترها گرفته تا دموهای زنده از کدنویسی و کاربردهای واقعی، همه در این دوره پوشش داده شده‌اند. تمام کدهای ارائه شده در این دوره، در سناریوهای واقعی تست شده و کارایی خود را اثبات کرده‌اند. تعامل با کنسول و تأیید عملکرد در هر ویدیو گنجانده شده است.
در دوره آموزشی Automate CentOS Linux SysAdmin tasks in 60+ Ansible Examples با اتوماسیون وظایف مدیریت سیستم در Linux توسط Ansible آشنا خواهید شد.

در این دوره، یادگیری عملی در اولویت قرار دارد و به شرکت‌کنندگان تجربه دست اول کار با مجموعه‌ داده‌های واقعی در صنایع و کاربردهای گوناگون ارائه می‌شود. از پیش‌بینی روند بازار سهام گرفته تا تحلیل رفتار مشتری، از پردازش زبان طبیعی تا تشخیص تصویر، فراگیران با طیف متنوعی از پروژه‌ها مواجه خواهند شد که چالش‌های پیش روی دانشمندان داده در دنیای پویای امروز را منعکس می‌کنند. هر پروژه در این دوره، که توسط متخصصان صنعت رهبری می‌شود، به دقت طراحی شده است تا بینش‌های ارزشمند و تکنیک‌های عملی را در اختیار شرکت‌کنندگان قرار دهد. خواه یک مبتدی باشید که به دنبال ایجاد یک پایه قوی است یا یک متخصص داده با تجربه که قصد دارد توانایی‌های خود را ارتقا دهد، این دوره برای تمام سطوح مهارت مناسب است و شما را در هر مرحله از پروژه‌ها راهنمایی می‌کند. این دوره فرصتی بی‌نظیر برای کسب تجربه عملی گسترده و آمادگی برای ورود به عرصه حرفه‌ای علم داده فراهم می‌آورد.
در دوره آموزشی Data Science Bootcamp 2025 : Build 365 Projects in 365 Days با کاربردهای متنوع علم داده در دنیای واقعی آشنا خواهید شد.

این دوره جامع، شرکت‌کنندگان را با مبانی علوم داده و هوش مصنوعی مولد آشنا می‌کند و آن‌ها را قادر می‌سازد تا از طریق پروژه‌های عملی، مهارت‌های لازم برای ورود به بازار کار را کسب کنند. این دوره با رویکرد یادگیری از طریق انجام دادن، مفاهیم پیچیده را به شیوه‌ای ساده و کاربردی ارائه می‌دهد و شامل مباحثی از جمله برنامه‌نویسی پایتون، آمار و ریاضیات مورد نیاز، تکنیک‌های پیش‌پردازش و تحلیل داده، الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت شده و بدون نظارت، و همچنین مفاهیم و کاربردهای هوش مصنوعی مولد و عامل‌محور می‌باشد. علاوه بر آموزش‌های فنی، این دوره راهنمایی‌های لازم برای ساخت رزومه و موفقیت در مصاحبه‌های شغلی را نیز ارائه می‌دهد تا شرکت‌کنندگان بتوانند با آمادگی کامل وارد حوزه علوم داده شوند.
در دوره آموزشی Full Stack Data Science with GenAI با مفاهیم و کاربردهای علوم داده و هوش مصنوعی مولد آشنا خواهید شد.

در این دوره، شرکت‌کنندگان با ۲۳ الگوی طراحی مختلف آشنا خواهند شد که به سه دسته اصلی تقسیم می‌شوند: الگوهای سازنده (Creational)، الگوهای ساختاری (Structural) و الگوهای رفتاری (Behavioral). الگوهای سازنده به چگونگی ایجاد اشیا می‌پردازند و شامل الگوهای Factory، Abstract Factory، Builder، Prototype و Singleton می‌شوند. الگوهای ساختاری بر روابط بین اشیا تمرکز دارند و شامل الگوهای Decorator، Adapter، Facade، Bridge، Composite، Flyweight و Proxy هستند. در نهایت، الگوهای رفتاری تعاملات و تخصیص مسئولیت‌ها بین اشیا را مورد بررسی قرار می‌دهند و شامل الگوهای Command، Chain of Responsibility، Observer Pattern، Interpreter، Iterator، Mediator، Memento، State، Strategy، Template و Visitor می‌باشند. این دوره فرصتی جامع برای درک و پیاده‌سازی این الگوهای مهم در پروژه‌های پایتون فراهم می‌کند و به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا نرم‌افزارهای انعطاف‌پذیرتر، قابل نگهداری‌تر و با قابلیت استفاده مجدد بیشتری طراحی کنند.
در دوره آموزشی Design Patterns in Python با الگوهای طراحی و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها در پایتون آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان را در مسیر تسلط بر توسعه backend با استفاده از فریم‌ورک قدرتمند FastAPI و زبان برنامه‌نویسی پایتون راهنمایی می‌کند. در این دوره، شرکت‌کنندگان نه تنها با مفاهیم کلیدی و اساسی backend آشنا می‌شوند، بلکه تجربه عملی ساخت یک سیستم مدیریت تحویل واقعی را نیز کسب خواهند کرد. این دوره با پوشش مفاهیم پایه‌ای پایتون، حتی برای کسانی که آشنایی اولیه با این زبان دارند، شروع شده و به تدریج به مباحث پیشرفته‌تری مانند برنامه‌نویسی ناهمزمان، مدیریت پایگاه‌های داده SQL و NoSQL، پیاده‌سازی احراز هویت امن کاربر و استفاده از ویژگی‌های قدرتمند FastAPI می‌پردازد. شرکت‌کنندگان در طول دوره با نحوه طراحی و ساخت APIهای RESTful، اعتبارسنجی داده‌ها، مدیریت خطاها، مستندسازی خودکار API با OpenAPI و بهبود کارایی برنامه‌های backend آشنا خواهند شد. همچنین، مباحثی مانند استقرار (deployment) برنامه‌های FastAPI و بهترین شیوه‌های توسعه backend نیز در این دوره پوشش داده می‌شود تا شرکت‌کنندگان بتوانند پس از اتمام دوره، به طور مستقل پروژه‌های backend خود را با اطمینان کامل توسعه دهند.
در دوره آموزشی Ultimate Guide to FastAPI and Backend Development با ساخت APIهای قدرتمند و کارآمد آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی جامع، فرد را از سطح مبتدی تا پیشرفته در برنامه‌نویسی پایتون همراهی می‌کند و مهارت‌های لازم برای اتوماسیون سیستم و بهینه‌سازی عملکرد را به او می‌آموزد. این دوره همچنین مهارت‌های حیاتی برای اتوماسیون سیستم، مانند نوشتن اسکریپت‌ها برای کنترل سیستم عامل، خودکارسازی وظایف تکراری و تعامل با سیستم‌های خارجی را پوشش می‌دهد. او به مباحث چندنخی برای بهینه‌سازی عملکرد، پروفایل‌سازی حافظه و موضوعات پیشرفته مانند هم‌روندی خواهد پرداخت. این دوره همچنین او را برای کاربردهای واقعی پایتون، مانند خودکارسازی گردش کارها، مدیریت فایل‌ها و ساخت برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، آماده می‌کند. در پایان این دوره، او در پایتون ماهر خواهد شد و قادر به توسعه برنامه‌هایی خواهد بود که عملکرد سیستم او را بهینه می‌کنند، گردش کارهای پیچیده را خودکار می‌سازند و مشکلات دنیای واقعی را به طور مؤثر حل می‌کنند. این دوره برای توسعه‌دهندگان مشتاق، علاقه‌مندان به اتوماسیون و هر کسی که به دنبال ارتقای مهارت‌های برنامه‌نویسی پایتون خود است، ایده‌آل است.
در دوره آموزشی Complete Python Programming : From Basics to Advance با مبانی و مفاهیم پیشرفته برنامه‌نویسی پایتون آشنا خواهید شد.